Uma explicação simples dos eixos numpy (com exemplos)

Muitas funções no NumPy exigem que você especifique um eixo ao longo do qual aplicar um determinado cálculo.

Geralmente, aplica-se a seguinte regra:

• axis=0 : Aplique o cálculo “por coluna”
• axis=1 : Aplique o cálculo “por linha”

A imagem a seguir mostra uma representação visual dos eixos em uma matriz NumPy com 2 linhas e 4 colunas:

Os exemplos a seguir mostram como usar o argumento do eixo em diferentes cenários com a seguinte matriz NumPy:

 import numpy as np

#create NumPy matrix
my_matrix = np. matrix ([[1, 4, 7, 8], [5, 10, 12, 14]])

#view NumPy matrix
my_matrix

matrix([[ 1, 4, 7, 8],
        [5, 10, 12, 14]])

Exemplo 1: Encontrando a média ao longo de diferentes eixos

Podemos usar axis=0 para encontrar a média de cada coluna da matriz NumPy:

 #find mean of each column in matrix
n.p. mean (my_matrix, axis= 0 )

matrix([[ 3. , 7. , 9.5, 11. ]])

A saída mostra o valor médio de cada coluna da matriz.

Por exemplo:

• O valor médio da primeira coluna é (1 + 5) / 2 = 3 .
• O valor médio da segunda coluna é (4 + 10) / 2 = 7 .

E assim por diante.

Também podemos usar axis=1 para encontrar a média de cada linha da matriz:

 #find mean of each row in matrix
n.p. mean (my_matrix, axis= 1 )

matrix([[ 5. ],
        [10.25]])

A saída mostra o valor médio de cada linha da matriz.

Por exemplo:

• O valor médio na primeira linha é (1+4+7+8) / 4 = 5 .
• O valor médio na segunda linha é (5+10+12+14) / 4 = 10,25 .

Exemplo 2: Encontrando a soma ao longo de diferentes eixos

Podemos usar axis=0 para encontrar a soma de cada coluna da matriz:

 #find sum of each column in matrix
n.p. sum (my_matrix, axis= 0 )

matrix([[ 6, 14, 19, 22]])

A saída mostra a soma de cada coluna da matriz.

Por exemplo:

• A soma da primeira coluna é 1 + 5 = 6 .
• A soma da segunda coluna é 4 + 10 = 14 .

E assim por diante.

Também podemos usar axis=1 para encontrar a soma de cada linha da matriz:

 #find sum of each row in matrix
n.p. sum (my_matrix, axis= 1 )

matrix([[20],
        [41]])

A saída mostra a soma de cada linha da matriz.

Por exemplo:

• A soma da primeira linha é 1+4+7+8 = 20 .
• A soma da segunda linha é 5+10+12+14 = 41 .

Recursos adicionais

Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras operações comuns no NumPy:

Como criar uma matriz NumPy com números aleatórios
Como normalizar uma matriz NumPy
Como adicionar linha à matriz em NumPy